后续研究将继续围绕本文的关键机制展开，依据局部特 征密度、预测不确定性或任务损失学习自适应阈值，适应不 同特点图像的超边处理，根据目标尺度分布动态选择或融合 P3、P4、P5 等对齐基准，避免固定尺度对极端尺度目标的限 制，将 LoG的边缘增强与噪声/模糊质量评估联合建模，使高 频强化强度随图像退化程度自适应调整。同时也会 通过量化压缩、剪枝蒸馏等技术进一步将模型轻量化的同时 保证模型的检测精度，以适配边缘部署平台的需求，同时也 将探索更高效的小目标特征提取方式，追求小目标的检测精 度，适配无人机的工作场景。

后续研究将继续围绕本文的关键机制展开，依据局部特 征密度、预测不确定性或任务损失学习自适应阈值，适应不 同特点图像的超边处理，根据目标尺度分布动态选择或融合 P3、P4、P5 等对齐基准，避免固定尺度对极端尺度目标的限 制，将 LoG的边缘增强与噪声/模糊质量评估联合建模，使高 频强化强度随图像退化程度自适应调整。同时也会 通过量化压缩、剪枝蒸馏等技术进一步将模型轻量化的同时 保证模型的检测精度，以适配边缘部署平台的需求，同时也 将探索更高效的小目标特征提取方式，追求小目标的检测精 度，适配无人机的工作场景。